서비스 공급망 최적화의 최고의 가치 

엔지니어링 및 제조 수명 주기는 길고 중요하며 대부분의 경우 제품 수명의 시작입니다.

그러나 서비스 수명 주기는 둘을 합친 것보다 훨씬 큽니다. 

최소 10배 이상의 기간이나 규모뿐만 아니라 이익도 중요합니다. 

자동차는 한 번 설계 및 제조된 후 남은 수명 동안 서비스를 받습니다.

PTC의 Servigistics 사업부 총괄 관리자인 Leslie Paulson은 다음과 같이 설명합니다.

"경쟁이 치열한 시장이기 때문에 OEM은 SLA를 이행하지 않으면 브랜드 자산이 파산할 위험이 있습니다.

데이터는 자산 가동 시간과 준비 상태를 보장하는 데 중요하며 

해당 데이터에서 통찰력을 생성하는 비즈니스 프로세스와 도구도 중요합니다. 디지털 스레드를 입력하시기 바랍니다.”

몇 년 또는 수십 년 동안 서비스를 성공적으로 제공하려면 서비스 및 유지 관리 BOM을 포함하여 작동 방식(제품 설계)과 관리 방식을 이해해야 합니다.

오늘날 서비스 제공을 개선하기 위해 사용할 수 있는 많은 기술이 있습니다. 

조직은 최신의 정확한 제품 정보를 보유하고 실시간 또는 거의 실시간에 가까운 제품 활용 데이터에 액세스할 수 있으며 

전문가의 현장 수리 절차를 위해 증강 현실을 활용할 수 있습니다. 

Paulson은 이렇게 강조합니다. "그것 없이는 다른 모든 기술 투자는 헛된 것입니다!”

실은 원재료의 조각을 가져와 실을 엮어 만들어집니다. 실은 파편보다 강합니다. 실은 밧줄로 꼬일 수 있습니다. 그리고 로프는 각각의 실보다 강합니다. 

Paulson은 디지털 등가물에 대해 다음과 같이 설명합니다.

"디지털 스레드는 밧줄로 더 개념화되어야 합니다. 긴 수명 주기 전반에 걸쳐 고객의 기대치를 충족시키기 위해 많은 스레드가 결합됩니다."

강력한 디지털 스레드를 형성하기 위해 함께 모이는 데이터 조각의 예:

• 엔지니어링 정보 – 이것이 어떻게 작동하도록 설계되었으며 모든 관련 제품 설계 데이터가 작동합니까?

• 제조 정보 – 이것은 어떻게 구축되었습니까?

• 기술 정보 – 문제가 있는지 어떻게 알 수 있습니까? 문제가 있는 경우 어떻게 수정합니까?

• 보증 정보 – 누가 무엇을 지불합니까?

• 자산 정보 – 무엇을 하고 있습니까? 성능은 어떻습니까? 주어진 부품을 얼마나 오래 사용했습니까? 또는 얼마나 많은 주기를 경험했습니까?

• 부품 정보 – 이 부품이 얼마나 오래 지속되어야 합니까? 서비스 가능한 부품은 몇 개입니까? 라이프사이클 제한 부품은 무엇입니까?

이 모든 질문은 디지털 스레드의 데이터로 답할 수 있습니다. 

이질적이거나 단편화된 데이터 집합에서 질문에 답하면 이질적이고 단편적인 답변과 통찰력을 얻을 수 있습니다. 

우리 행동의 결과는 최고로 최적화되지 않고 최악의 경우 부정확할 것입니다.

간단한 예는 그대로 유지되는 BOM입니다. 디지털 스레드에 있는 모든 기능이나 단편은 가능한 한 실시간으로 업데이트되는 단일 소스에서 작동해야 합니다. 

엔지니어링은 설계 BOM이 어떻게 설계를 개선해야 하는지에 대한 통찰력을 얻기 위해 설계 BOM이 어떻게 발전했는지 알아야 합니다. 

제조 품질에 대한 통찰력을 얻으려면 제조 부서에서 유지 관리되는 BOM을 이해해야 합니다. 

서비스 부품 공급망은 자산 BOM의 변화를 예측하고 적절한 부품을 적절한 시간에 적절한 장소에 비축하여 잠재적인 변경 사항을 제공해야 합니다.

“디지털 스레드는 생성하기 쉽지 않으며 기업 전반에 걸쳐 규율이 필요합니다. 이점은 비전을 위해 노력할 가치가 있습니다.”라고 Paulson은 말했습니다.

자산 가동 시간에 대한 유비쿼터스 및 증가하는 시장 수요에 대응하여 동급 최고의 OEM은 지원 기술로 눈을 돌립니다. 

Paulson은 이렇게 언급합니다.

"가동 시간 관리가 단지 가동 중지 시간 관리에 관한 것이 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 

자산이 가동되어 실행 중이거나 준비 상태가 99%일 때 디지털 스레드는 자산이 다운될 때보다 중요하지는 않지만 그만큼 중요합니다."

연결된 정보로 보강된 제품, 제조 및 서비스 정보에 대한 단일 소스를 보유함으로써 가동 시간을 이해할 수 있습니다. 

가동 시간과 가용성을 극대화하려면 어떤 조건이 필요합니까? 이러한 조건을 복제하고 유지하면 최고의 서비스 결과를 얻을 수 있으며 

이는 높은 고객 만족도, 반복 구매 및 브랜드 충성도를 가져옵니다. 

동일한 데이터를 사용하여 다운타임을 예측하고 최소화할 수 있습니다. 

따라서 디지털 스레드를 구축할 때 가동 시간과 가동 중지 시간 모두에 대한 데이터를 수집해야 합니다.

의심할 여지 없이 공급망은 엔지니어링, 제조 및 서비스에서 큰 역할을 합니다. 팬데믹은 공급망의 약점을 드러냈습니다. 

결과적으로 공급망은 오늘날 경영진의 최대 관심사입니다. 미국 대통령은 공급망을 정부의 최우선 과제로 선언했습니다. 

최고의 서비스 결과를 염두에 두고 서비스 부품 공급망은 OEM의 중요한 초점 영역으로 부상합니다. 

서비스 부품은 자산의 사용 수명을 연장하여 막대한 수익과 이익 잠재력을 발휘합니다. 

서비스 부품 공급망은 디지털 스레드가 과거, 현재 및 예측 데이터를 포함한 더 많은 더 나은 데이터로 어떻게 강화되는지 보여주는 또 다른 좋은 예입니다.

Paulson은 "알고리즘에 더 많은 신호가 있을수록 더 나은 예측, 더 나은 최적화 및 더 나은 계획을 통해 자산 가동 시간과 준비 상태를 극대화할 수 있습니다."라고 말했습니다.

보잉 글로벌 서비스는 이러한 기반 구축의 훌륭한 예입니다.

보잉 글로벌 서비스 – 서비스 부품 최적화에 집중

보잉은 세계 최대의 항공우주 기업이자 상업용 제트 여객기 및 방위 시스템의 선두 제조업체입니다. 

보잉 내 애프터마켓 지원을 담당하는 법인인 보잉 글로벌 서비스는 존경받는 업계 리더입니다. 

70개국 300개 시설에 23,500명의 직원이 있습니다. 

그들의 자산은 수십만 개의 부품으로 구성되어 있으며 수명이 매우 길며 일부는 100년 동안 살 것으로 예상됩니다! 

보잉은 모든 고객에게 매우 높은 수준의 서비스를 제공합니다. 그리고 그들의 자산은 매우 다양한 조건에서 작동합니다.

이는 매우 복잡한 공급망, 고도로 규제된 부품, 긴 리드 타임 및 긴 자산 수명과 결합되어 매우 복잡한 서비스 부품 공급망을 초래합니다. 

BGS는 하나의 도구 세트에 대한 표준화가 운영 우수성을 개선할 수 있다는 것을 인식하고 서비스 공급망을 최적화하기 위해 Servigistics를 선택했습니다.

Servigistics를 기업 글로벌 표준으로 삼은 Boeing Global Services는 Servigistics의 가치를 극대화하고 최적화를 극대화하기 위해 

모든 관련 기업 데이터를 수집 및 구성하기 시작했습니다. 

Paulson은 이렇게 설명합니다. 

"강력한 12주의 프로세스를 통해 Boeing과 Capgemini는 업스트림의 다양한 데이터 입력에 대해 

견고하게 만드는 데이터 계획 레이어를 생성하여 다운스트림 사용자 지정을 줄여 공급망 계획 결정을 지원할 수 있도록 했습니다."

모든 서비스 부품 데이터는 Si&OP 계획을 위한 광범위한 조직에 매우 중요합니다. 

무엇이 문제인지, SLA를 가장 잘 충족할 수 있는 방법입니다. 

이것은 BGS가 통합된 데이터 흐름으로 디지털 스레드를 구축하여 

기업 전반에 걸쳐 사이트 간의 커뮤니케이션 및 협업을 개선하는 방법의 한 예일 뿐입니다. 

Paulson은 "공통 데이터는 차별화된 통찰력을 제공합니다."라고 말했습니다. 

이어서 이렇게 말합니다. "강력한 디지털 스레드는 기업 내의 사일로를 무너뜨리고 장비 가동 시간을 극대화하고 고객을 기쁘게 해야 합니다."